테크톡톡 2026 | ML Engineer - AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
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AI 핵심 요약
투자정보는 적시성과 정확성이 중요하고 시장 상황에 따라 데이터 분포도 달라지므로, 유창한 문장 생성만으로는 고객에게 신뢰할 만한 정보를 제공하기 어려웠습니다. 토스증권 AI Tribe는 뉴스·공시 등을 BERT 기반으로 분류하고 하이브리드 검색, 중복 제거, 재랭킹을 거쳐 근거를 구성한 뒤, 서비스 요건에 맞춘 절차형 오케스트레이션으로 생성 과정을 통제했습니다. 결과물에는 이벤트 유형과 실패 사유를 구조화해 평가 가능하게 만들고, 운영 사례를 하드 샘플 퓨샷 검색에 재사용했으며, 관련성 검증에서 리콜을 유지하면서 정확도와 정밀도를 개선했습니다. 핵심 교훈은 좋은 투자정보의 품질이 생성 모델뿐 아니라 근거 선별, 제한된 실행 경로, 평가와 운영의 피드백 루프에 달려 있다는 것입니다.
- 검색 단계에서는 리콜을 위해 후보를 넓게 모은 뒤, 중복 제거와 관련도 재정렬로 근거의 정밀도를 높이세요.
- 고객에게 전달할 형식과 판단 절차가 명확하다면 자유로운 에이전트 루프보다 입력·출력이 정의된 절차형 오케스트레이션이 적합합니다.
- 생성 결과에 이벤트 유형과 실패 사유 같은 구조화 필드를 함께 남기면 품질 문제를 측정하고 원인을 추적하기 쉽습니다.
- 운영에서 발견한 실패 사례를 평가셋과 하드 샘플 퓨샷으로 재사용해 프롬프트 개선의 근거로 삼으세요.
소개
토스증권 AI Tribe는 복잡한 금융·증권 정보를 쉽게 이해할 수 있도록, 개인에게 필요한 투자정보를 전달하는 AI 기반 서비스를 만들고 있어요. 무엇을 말할지 고르고, 어떻게 생성할지 통제하고, 평가 가능한 구조로 만들기까지. AI가 투자정보를 말할 수 있게 되기까지의 개발 경험을 공유할게요. 정현규 | 토스증권 ML Engineer 토스증권 ML Engineer로 합류하고 싶다면 👉 https://toss.im/_m/LJjCHeCD
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